論文の概要: Active Data Curation Effectively Distills Large-Scale Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18674v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 18:50:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:55.326705
• Title: Active Data Curation Effectively Distills Large-Scale Multimodal Models
• Title（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデルに有効なアクティブデータキュレーション
• Authors: Vishaal Udandarao, Nikhil Parthasarathy, Muhammad Ferjad Naeem, Talfan Evans, Samuel Albanie, Federico Tombari, Yongqin Xian, Alessio Tonioni, Olivier J. Hénaff,
• Abstract要約: 知識蒸留(KD)は、大規模モデルをより小さなものに圧縮するデファクトスタンダードである。 本研究では, 対照的なマルチモーダル事前学習のための効果的な蒸留法として, 能動的データキュレーションの代替として, 簡単なアプローチを探求する。 我々の単純なオンラインバッチ選択方法であるACIDは、さまざまなモデル、データ、計算構成において、強力なKDベースラインよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.23057263509027
• License:
• Abstract: Knowledge distillation (KD) is the de facto standard for compressing large-scale models into smaller ones. Prior works have explored ever more complex KD strategies involving different objective functions, teacher-ensembles, and weight inheritance. In this work we explore an alternative, yet simple approach -- active data curation as effective distillation for contrastive multimodal pretraining. Our simple online batch selection method, ACID, outperforms strong KD baselines across various model-, data- and compute-configurations. Further, we find such an active data curation strategy to in fact be complementary to standard KD, and can be effectively combined to train highly performant inference-efficient models. Our simple and scalable pretraining framework, ACED, achieves state-of-the-art results across 27 zero-shot classification and retrieval tasks with upto 11% less inference FLOPs. We further demonstrate that our ACED models yield strong vision-encoders for training generative multimodal models in the LiT-Decoder setting, outperforming larger vision encoders for image-captioning and visual question-answering tasks.
• Abstract（参考訳）: 知識蒸留(KD)は、大規模モデルをより小さなものに圧縮するデファクトスタンダードである。 以前の研究は、異なる目的関数、教師のアンサンブル、体重継承を含むより複雑なKD戦略を探求してきた。 本研究では, 対照的なマルチモーダル事前学習のための効果的な蒸留法として, 能動的データキュレーションの代替として, 簡単なアプローチを探求する。 我々の単純なオンラインバッチ選択方法であるACIDは、さまざまなモデル、データ、計算構成において、強力なKDベースラインよりも優れています。 さらに、このようなアクティブなデータキュレーション戦略は、実際には標準KDと相補的であり、効果的に組み合わせて高性能な推論効率のモデルを訓練することができる。 我々の単純でスケーラブルな事前学習フレームワークACEDは、最大11%の推論FLOPで、27のゼロショット分類と検索タスクにまたがる最先端の結果を達成している。 さらに,我々のACEDモデルは,LiT-Decoder設定における生成的マルチモーダルモデルのトレーニングに強力な視覚エンコーダを出力し,画像キャプチャや視覚質問応答タスクにおいて,より大きな視覚エンコーダよりも優れていたことを実証した。

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